Statistica

Esaminare l'affidabilità e la validazione delle funzioni di influenza nei modelli di deep learning.

Un nuovo algoritmo migliora la precisione nelle previsioni delle epidemie tramite la generazione di dati dettagliati.

Una chiacchierata su come unire approcci statistici per migliorare l'analisi dei dati.

Un nuovo approccio svela le variazioni individuali negli effetti del trattamento del programma.

Metodi per calcolare con precisione le medie e le varianze nonostante i punti dati mancanti.

Un metodo per prevedere risultati specifici usando dati passati rilevanti.

Un nuovo framework per un'inferenza statistica migliore nella ricerca e nell'analisi.

Un approccio nuovo migliora il riconoscimento dei segnali in ambienti rumorosi con dati limitati.

Questo articolo esamina come la medicina personalizzata utilizza i dati omici per migliorare i risultati di sopravvivenza dei pazienti.

Questo articolo parla di metodi per gestire i dati mancanti negli studi longitudinali.

Esplorare l'importanza di considerare le variazioni negli effetti del trattamento.

Nuovi approcci statistici migliorano la comprensione degli effetti dei trattamenti sui risultati di salute.

Un nuovo metodo migliora la comprensione del rischio attraverso i risultati passati negli studi.

Questo studio analizza i cambiamenti nei pendolarismi ad Atlanta durante il COVID-19.

NBA2Vec cambia il modo in cui analizziamo le performance dei giocatori NBA oltre le statistiche tradizionali.

Uno sguardo a come i dati storici influenzano le decisioni delle sperimentazioni cliniche.

I ricercatori stanno esaminando nuovi metodi per analizzare i dati di sopravvivenza utilizzando tecniche di machine learning.

VaLLA migliora le previsioni fornendo stime di incertezza affidabili nelle reti neurali profonde.

Esaminando l'incrocio tra la privacy differenziale e le sfide di ottimizzazione.

Le tecniche per identificare le caratteristiche importanti in set di dati complessi sono fondamentali.

Un nuovo metodo per gestire sistemi con ritardi e raccolta dati irregolare.

SCS aiuta a capire quali pazienti traggono vantaggio dai trattamenti, migliorando le cure.

Scopri UST, un metodo per confrontare dati con masse totali diverse sui grafici.

La ricerca su computazioni di attenzione più veloci migliora l'efficienza del modello linguistico.

Questo studio mette in evidenza metodi per analizzare i segnali cerebrali usando matrici di covarianza.

Esaminare le strutture nei dati tramite metodi di clustering connessi.

RNNC offre un'analisi efficiente dei dati satellitari, migliorando precisione e velocità.

Una guida ai processi puntuali spaziotemporali e alle loro applicazioni in vari campi.

I priors CUSP migliorano l'analisi fattoriale bayesiana gestendo la complessità del modello.

Nuove tecniche di campionamento migliorano la precisione e l'efficienza nell'analisi di sistemi nascosti complessi.

Un nuovo modo di gestire il rischio d'investimento puntando su scenari pessimisti.

Un approccio statistico per gestire efficacemente due proporzioni correlate.

Un'immersione profonda nei set di fiducia dei modelli e nella selezione delle variabili in statistica.

Esaminando come la regressione logistica migliori l'analisi degli esiti binari in vari campi.

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Integrare le trasformazioni L2O e i modelli grafici migliora la stima dei parametri nei SEM.

Lasso aiuta a identificare dati importanti in set di dati complessi.

Analizzare le relazioni tra gruppi di variabili casuali per avere informazioni migliori.

Quest'articolo parla del rinnovato interesse nell'inferenza fiduciale usando metodi generalizzati.

Uno studio su come si diffonde la febbre tifoide usando modelli statistici.

Esplorare metodi per analizzare le differenze nelle distribuzioni dei dati usando le E-variabili.